이번 블로그에서는 자바를 사용하여 카프카 스트림 처리 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 카프카는 대량의 실시간 데이터를 처리하기 위한 분산 메시징 시스템으로 널리 사용되고 있습니다. 스트림 처리는 실시간으로 데이터를 읽고 변환하며 다른 시스템과 통합하는 작업을 수행하는데 사용됩니다.

카프카 스트림 처리 애플리케이션 구축하기

1. 의존성 추가하기

먼저, Maven이나 Gradle과 같은 빌드 도구를 사용하여 카프카 스트림 처리 애플리케이션에 필요한 의존성을 추가해야 합니다. 아래는 Maven을 사용하는 경우 pom.xml 파일에 추가해야 할 의존성 예시입니다.

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    <version>2.8.0</version>
  </dependency>
</dependencies>

2. 애플리케이션 설정하기

애플리케이션을 실행하기 위해 필요한 설정을 작성해야 합니다. StreamsConfig 클래스를 사용하여 카프카 클러스터와 연결하고 애플리케이션의 동작에 대한 구성을 지정할 수 있습니다. 아래는 기본 설정 예시입니다.

Properties config = new Properties();
config.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-streams-app");
config.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
config.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
config.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

3. 토폴로지 정의하기

스트림 처리 작업의 흐름을 정의하기 위해 토폴로지를 작성해야 합니다. 카프카 스트림 처리 애플리케이션은 입력 토픽에서 데이터를 읽고, 중간 처리를 수행한 후에 다른 토픽에 결과를 전송하는 구조를 가집니다. 아래는 토폴로지 정의의 예시입니다.

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

KStream<String, String> inputStream = builder.stream("input-topic");
KStream<String, String> processedStream = inputStream.mapValues(value -> value.toUpperCase());
processedStream.to("output-topic");

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);
streams.start();

위의 예시에서는 input-topic에서 데이터를 읽고, mapValues() 함수를 사용하여 값을 대문자로 변환한 다음 output-topic으로 전송합니다.

4. 애플리케이션 실행하기

모든 설정과 토폴로지 작업을 마쳤으면, 애플리케이션을 실행할 차례입니다. 아래는 스트림 처리 애플리케이션을 실행하는 예시 코드입니다.

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);
streams.start();

5. 결과 확인하기

애플리케이션이 실행되고 데이터가 처리되면 결과를 확인할 수 있습니다. output-topic에서 데이터를 읽어 출력하거나 다른 시스템과의 통합 작업을 수행할 수 있습니다.

결론

이번 블로그에서는 자바를 사용하여 카프카 스트림 처리 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. 카프카를 활용하여 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 변환할 수 있으며, 다른 시스템과의 통합에도 용이합니다. 자세한 내용은 Apache Kafka 문서를 참조해주세요.